Python は正規表現を使用して文字列を抽出します
前書き
正規表現の基本的な知識については説明しません。興味がある場合は、ここをクリックしてください。 1 つは、テキスト内の 1 つの位置の文字列を抽出する場合です。もう 1 つは、複数の位置にある連続した文字列を抽出することです。ログ分析ではこの状況が発生する可能性があり、それに対応する方法については以下で説明します。
1. 単一位置の文字列抽出
この場合、正規表現 (.+?) を使用して抽出できます。 たとえば、文字列「a123b」の場合、ab 間の値 123 を抽出したい場合、正規表現を指定して findall を使用すると、一致するすべての状況を含むリストが返されます。
コードは次のとおりです:
import re str = "a123b" print re.findall(r"a(.+?)b",str)# 输出['123']
1.1 貪欲なマッチングと非貪欲なマッチング
文字列「a123b456b」がある場合、a と最後の b の間のすべての値を一致させたい場合、a と最初の出現 b の間の値を使用して、通常の貪欲なマッチングと非貪欲なマッチングを制御できます。
コードは次のとおりです:
import re str = "a123b456b" print re.findall(r"a(.+?)b", str) #输出['123']#?控制只匹配0或1个,所以只会输出和最近的b之间的匹配情况 print re.findall(r"a(.+)b", str) #输出['123b456'] print re.findall(r"a(.*)b", str) #输出['123b456']
1.2 複数行のマッチング
複数行のマッチングが必要な場合は、re.S を追加した後、re.S フラグと re.M フラグを追加する必要があります。改行文字と一致しますが、デフォルトでは改行文字と一致しません。
コードは次のとおりです:
str = "a23b\na34b" re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str) #输出[] #因为不能处理str中间有\n换行的情况 re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str, re.S) #s输出[('23', '34')]
re.M を追加すると、^$ 記号は各行に一致します。デフォルトでは、^ と $ は最初の行にのみ一致します。
コードは次のとおりです:
str = "a23b\na34b" re.findall(r"^a(\d+)b", str) #输出['23'] re.findall(r"^a(\d+)b", str, re.M) #输出['23', '34']
2. 複数の連続する位置の文字列抽出
この場合、
(?P<name>…)
正規表現を使用して抽出できます。たとえば、Web サーバーのアクセス ログの行:
'192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"'
があり、ログのこの行のすべてのコンテンツを抽出したい場合、抽出する複数の
(?P<name>expr)
を記述し、名前を変数に変更できます。位置文字列に指定した expr を抽出位置の正規表現に変更できます。
コードは次のとおりです:
import re line ='192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"' reg = re.compile('^(?P<remote_ip>[^ ]*) (?P<date>[^ ]*) "(?P<request>[^"]*)" (?P<status>[^ ]*) (?P<size>[^ ]*) "(?P<referrer>[^"]*)" "(?P<user_agent>[^"]*)"') regMatch = reg.match(line) linebits = regMatch.groupdict() print linebits for k, v in linebits.items() : print k+": "+v
出力結果は次のとおりです:
status: 200 referrer: request: GET /api HTTP/1.1 user_agent: Mozilla/5.0 date: 25/Oct/2012:14:46:34size: 44 remote_ip: 192.168.0.1
概要
以上がこの記事の内容の全てです。みんなの勉強や仕事を手伝ってください。質問がある場合は、メッセージを残して連絡してください。
以上がPython は正規表現を使用して文字列を抽出しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
